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申请/专利权人：中建三局第一建设工程有限责任公司;华中科技大学
摘要：本发明属于智能建造相关技术领域，其公开了一种用于点云分割的语义类别扩充方法，包括：获取建筑构件点云数据并标注，获得数据集；采用数据集对建筑语义初始模型进行训练；将新的建筑构件点云数据分别输入建筑构件扩充模型和建筑语义初始模型进行特征提取，获得几何感知特征损失；采用蒙特卡洛随机失活方法对分类结果进行不确定性预测，获得伪标签；采用建筑构件扩充模型对特征进行分类获得新类别标签，基于伪标签和新类别标签获得分割损失，进而获得目标建筑构件扩充模型；采用训练完成的目标建筑构件扩充模型对新建筑进行语义类别预测。本申请解决了当前点云分割模型在语义类别扩充过程中训练速度慢和灾难性遗忘的技术问题。
主权项：1.一种用于点云分割的语义类别扩充方法，其特征在于，包括：训练阶段S1：获取建筑构件点云数据，并对所述建筑构件点云数据进行标注，获得数据集；S2：采用所述数据集对建筑语义初始模型进行训练，获得目标初始模型参数；S3：对建筑结构进行更新，获得新的建筑构件点云数据；S4：采用所述目标初始模型参数对建筑构件扩充模型初始化，将所述新的建筑构件点云数据分别输入初始化完成的建筑构件扩充模型和建筑语义初始模型进行特征提取，获得第一特征和第二特征，基于提取的特征获得几何感知特征损失；S5：采用蒙特卡洛随机失活方法对所述建筑语义初始模型的分类模块进行改进，以对分类模块的分类结果进行不确定性预测，获得伪标签；采用所述初始化完成的建筑构件扩充模型对所述第一特征进行分类获得新类别标签，基于所述伪标签和新类别标签获得分割损失，将所述分割损失和几何感知特征损失加权获得初始化完成的建筑构件扩充模型的损失函数，进而获得目标建筑构件扩充模型；S6：采用以新的建筑构件点云数据为输入，并以所述伪标签和新类别标签为输出，对所述目标建筑构件扩充模型进行训练获得训练完成的目标建筑构件扩充模型；应用阶段采用训练完成的目标建筑构件扩充模型对新建筑点云数据进行语义类别预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中建三局第一建设工程有限责任公司 华中科技大学 一种用于点云分割的语义类别扩充方法
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